0AI实习经验，该如何破局进入AI相关行业。bg:小语种专业，有电商+互联网实习经历

以下是一些关于生成式 AI 公司的信息： 从访问量数据来看，在生成式 AI 领域，Whimsical AI 表现较为突出，其在 2023 年 4 月和 2024 年 3 月的访问量排名靠前，且处于增长态势。2021 年融资 3000 万美元，2024 年 3 月的月访问量达到 237 万。 生成式 AI 赛道总体趋势平稳增长，月平均增速为 34 万 PV/月，原生产品占比中等。竞争方面，Top1 公司占比 32%，Top3 公司占比 82%，马太效应较弱，网络效应中等，大厂入局占比较低，技术门槛中等。 部分产品访问量有下跌情况，如 Rewind Al 月访问量减少了 21 万，降低了 49%；Personal.ai 月访问量减少了 14 万，降低了 56%；Turdo AI 月访问量减少 3 万。 在创业工具方面，总体趋势快速增长，月平均增速为 88 万 PV/月，原生产品占比高。Top1 公司为 Tally Form，其估值未知，最新月 PV 为 88 万。 2023 年生成式人工智能在消费市场迅速发展，2024 年企业领域的收入机会预计数倍于消费市场。过去几个月，企业对生成式 AI 的资源配置和态度发生显著变化，预算增加，更多应用部署在较小的开源模型上，业务从早期实验转移到生产环境。为企业构建解决方案的人工智能初创公司若能预见痛点、从重服务模式转向构建可扩展产品，将有机会抓住投资浪潮并占据重要市场份额。

以下是关于 DeepSeek R1 模型的相关知识： 1. DeepSeek R1 引入了纯强化学习（RL），不依赖大量人类标注数据，而是通过自我探索和试错来学习。在“冷启动”阶段，仅通过少量人工精选的思维链数据进行初步引导，建立符合人类阅读习惯的推理表达范式，随后主要依靠强化学习，在奖励系统的反馈下（只对结果准确率与回答格式进行奖励），自主探索推理策略，不断提升回答的准确性，实现自我进化。准确率奖励用于评估最终答案是否正确，格式奖励强制结构化输出，让模型把思考过程置于<think></think>标签之间。 2. 与其他模型相比，Alpha Zero 只训练了三天，就以 100 比 0 的战绩完胜 Alpha Go Lee，Alpha Go（老）采用监督学习+强化学习，学习人类棋谱，更接近人类职业棋手风格，继承了人类的局限，Alpha Zero（新）完全摒弃人类数据的纯强化学习，从零开始自我博弈，不受限于人类经验，具有创造性的下棋风格。DeepSeek R1 在训练中更注重学习推理的底层策略，培养通用推理能力，使其能够实现跨领域的知识迁移运用和推理解答。 3. 使用 DeepSeek R1 给老外起中文名的操作指引： 点击邀请，复制邀请链接或下载邀请海报分享给好友。 打开火山引擎的模型页面（https://zjsms.com/iP5QRuGW/），使用习惯的方式登录。 登录后点击左侧列表里的“在线推理”，再点击“快速入门”。 获取 API Key，点击“创建 API Key”，可修改名字后创建，创建完成后点击“查看并选择”，将“已复制”的提示内容找个地方存一下。 复制 R1 的调用示例代码，选择模型为“DeepSeek R1”，修改示例代码中的相关内容，然后点击右侧的复制按钮，将代码找个地方存起来。 上述接入方法是快速入门方式，平台会自动创建在线推理接入点，并提供 50 万 Token 的免费额度，用完才需充值。如需充值，点击页面右上角的“费用”》“充值汇款”，根据账单适当充值。 4. DeepSeek R1 不同于先前的普通模型，它与 OpenAI 现在最先进的模型 o1、o3 同属于基于强化学习 RL 的推理模型。在回答用户问题前，R1 会先进行“自问自答”式的推理思考，提升最终回答的质量，这种“自问自答”是在模拟人类的深度思考，其“聪明”源于独特的“教育方式”，在其他模型还在接受“填鸭式教育”时，它已率先进入“自学成才”新阶段。

以下是为您提供的新手学习 AI 的知识指导： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果您不会代码，对于 AI 可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 周鸿祎免费课 AI 系列第一讲中提到： 周鸿祎受李一舟的启发，发现大家对于 AI 的知识了解不多，尤其对于前沿 AI 的了解更是摸不着头脑，因此做免费课进行科普。他认为学习新领域时，先要学习框架，整体把握，避免出大方向的偏差。课程会先从宏观开始，如《预见 AGI》，从大框架上讲讲创新趋势和带来的启发，后面会宏观、微观结合，安排人工智能研究院的产品经理、技术专家讲基本产品的使用方法等微观层面的内容。

以下是了解 AI 的一些方法和途径： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，特别是李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按照自己的节奏学习，并争取获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词技巧，因其上手容易且实用。 4. 实践和尝试： 理论学习后进行实践，巩固知识，尝试使用各种产品创作作品。 分享实践后的成果。 5. 体验 AI 产品： 与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式。 对于希望继续精进的情况，还可以尝试了解以下作为基础的内容： 1. AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 2. 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 3. 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：了解其基本概念。 4. 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习使用网格搜索等技术优化模型参数。 5. 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 此外，还可以通过一些具体的例子来了解 AI 是什么，比如： 1. 从 AI 之父图灵的故事开始，了解他在二战期间构建的机器以及提出的“图灵测试”方法。 2. 观看 2024 年春 OpenAI 公司发布新一代 ChatGPT 聊天机器人（GPT4o）产品时的发布会视频，感受其接近人类交流的体验。思考 ChatGPT 是否能跨越图灵测试，以及关于 AI 是否拥有自主意识等新问题。

“通往 AGI 之路”是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 它不仅是一个知识库，还是连接学习者、实践者和创新者的社区，让大家在这里碰撞思想，相互鼓舞，一同成长。 我们是一个开源 AI 社区，坚信人工智能将重新塑造我们的思考和学习方式，为每个人带来强大力量，这种信念激发了创建这个知识库的决心。 在搭建知识库的过程中收获很多，特别感谢一路上支持和推荐知识库的伙伴们，正是大家的肯定与支持，使我们得以有信心持续为知识库添砖加瓦，探索 AGI 的无限可能。 WaytoAGI 是由一群热爱 AI 的专家和爱好者共同建设的开源 AI 知识库，大家贡献并整合各种 AI 资源，使得大家都可以轻松学习各种 AI 知识，应用各类 AI 工具和实战案例等。无论您是 AI 初学者还是行业专家，都可以在这里发掘有价值的内容，让更多的人因 AI 而强大。 例如，“通往 AGI 之路”使用飞书软件搭建，当您需要了解 AI 某一领域知识时，在 AGI 的飞书大群中跟机器人对话就能获取对应的资料。

对于从未接触过 AI 技术但会打字的新手，以下是学习 AI 及应用的建议： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库中有很多实践后的作品、文章分享，欢迎实践后分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 此外，如果您想深入了解 AI 的技术历史和发展方向，以及目前最前沿的技术点，有以下学习路径： 1. 偏向技术研究方向： 数学基础：线性代数、概率论、优化理论等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等。 深度学习：神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。 自然语言处理：语言模型、文本分类、机器翻译等。 计算机视觉：图像分类、目标检测、语义分割等。 前沿领域：大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。 科研实践：论文阅读、模型实现、实验设计等。 2. 偏向应用方向： 编程基础：Python、C++等。 机器学习基础：监督学习、无监督学习等。 深度学习框架：TensorFlow、PyTorch 等。 应用领域：自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。 数据处理：数据采集、清洗、特征工程等。 模型部署：模型优化、模型服务等。 行业实践：项目实战、案例分析等。 无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

AI 产品经理应具备的技能和需要学习的工具包括： 1. 学历背景：本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 2. 工具熟悉：熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验；熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理；具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 3. 项目能力：负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法；了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 4. 思维能力：对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策；具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案；对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践；对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注；具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 计算机科学与技术专业的研究生如果想找 AI 产品经理的实习，可以从以下方面着手准备： 1. 了解行业需求：搜索了解目前 AI 产品经理岗位的招聘技能要求情况。 2. 学习相关知识：深入学习上述提到的技能和工具知识。 3. 积累项目经验：可以参与一些相关的实践项目，例如收集数据、训练模型、派送模型等。 4. 思考商业价值：思考可以自动化的任务、驱动商业价值的核心以及商业领域的主要痛点。 5. 准备项目时，要明确项目目标，制定合理的开发时间表，清晰所需时间和人员。同时，为项目提供验收标准，尽量以数据衡量。 以上内容仅供参考，不同公司和项目可能有不同的具体要求。

企业建立私有大模型进行 RAG 并实现企业知识文档、表格和 PDF 图纸向量化时，可参考以下工具和方法： 1. 本地部署资讯问答机器人： 导入依赖库，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 Python 程序中跑大模型（使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型）。 从订阅源获取内容，通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块，并附带相关元数据，最终合并成列表返回。 为文档内容生成向量，可使用文本向量模型 bgem3，从 hf 下载好模型后，假设放置在某个路径 /path/to/bgem3，通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储。 2. 开发：LangChain 应用开发指南 大模型的知识外挂 RAG 加载数据，根据数据源类型选择合适的数据加载器，如网页可使用 WebBaseLoader。 将文档对象分割成较小的对象，根据文本特点选择合适的文本分割器，如博客文章可用 RecursiveCharacterTextSplitter。 将文档对象转换为嵌入并存储到向量存储器中，根据嵌入质量和速度选择合适的文本嵌入器和向量存储器，如 OpenAI 的嵌入模型和 Chroma 的向量存储器。 创建检索器，使用向量存储器检索器，传递向量存储器对象和文本嵌入器对象作为参数创建检索器对象。 创建聊天模型，根据性能和成本选择合适的聊天模型，如 OpenAI 的 GPT3 模型。 以下是使用 LangChain 构建 RAG 应用的示例代码。

目前的知识库中没有关于使用哪个 AGI 生成高职院校学生寒假实习安全告知书更专业的相关内容。但一般来说，您可以尝试使用一些知名且成熟的自然语言处理模型，如 ChatGPT 等，不过在使用生成的内容时，仍需要您进行仔细的审核和修改，以确保其符合实际情况和相关法律法规的要求。

以下是关于如何学习提示词运用的建议： 1. 理解提示词的作用：提示词为模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出质量。 2. 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 3. 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，在领域社区、Github 等资源中获取大量案例。 4. 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出结果提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 5. 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等，辅助构建和优化提示词。 6. 跟上前沿研究：提示工程是前沿研究领域，持续关注最新研究成果和方法论。 精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力，多实践、多学习、多总结，终可掌握窍门。同时，在与大模型交互时，方法论不是关键，不断尝试和交互是最佳方法，无需严格遵循规则，未达成目的就锲而不舍地再尝试或更换模型。另外，用 Markdown 格式清晰表达问题有助于提高与模型交流的效率和精确性，其具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点。

以下是一些利用 GPT4 写有水平实习契约的建议： 1. 先确定实习契约的大纲目录，可以参考老师提供的示例或相关模板，也可以用手机识别截图获取。 2. 明确整体的语言风格和特色，比如要求逻辑清晰、层层递进、条理分明。您可以把范文提供给类似 Claude 2 的工具，让其总结语言风格。 3. 详细描述实习契约的各项条款，包括实习的时间、地点、职责、报酬、保密条款等。 4. 注意语言表达的准确性和规范性，避免模糊不清或产生歧义的表述。 需要注意的是，GPT4 有时会产生语法无效或语义不正确的内容，您需要仔细检查和修改。

成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手： 1. 知识学习与案例研究：利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台，深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助：借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量，确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析：通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景，进行分析和应对策略的制定，提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析：利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析，以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新：借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势，为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是，AI 只是辅助工具，不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时，要对其结果进行审慎评估和验证。

以下是关于在电商中使用 AI 结合拍摄的产品图片生成推广图片和视频的方法： 虚拟数字人结合产品做视频： 1. 添加产品/介绍背景：如果有自己的视频/图片素材可以使用，没有的话可以根据搜索添加。 2. 扣像结合背景：在剪映中把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能抠像，调整到合适的大小和位置。 3. 添加字幕和音乐：智能识别字幕，可搜索添加音乐或手动添加自己喜欢的音乐。 使用数字人无需真人模特： 只需上传产品图片，数字人即可手持产品进行口播展示。支持语音和口型同步，动作、姿势定制，提供 1000 多种国家数字人模特，覆盖全球 28 种语言，能快速生成产品宣传视频，省去拍摄烦恼。在线体验： 。 此外，使用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化，可以采取以下步骤： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别关键信息。 2. 关键词优化：AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述。 3. 产品页面设计：AI 设计工具根据市场趋势和用户偏好生成吸引人的页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术选择或生成高质量产品图片。 6. 价格策略：AI 分析不同价格点对销量的影响，制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 分析客户评价和反馈，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人提供 24/7 客户服务。 10. 营销活动分析：AI 分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 预测需求，优化库存管理。 12. 支付和交易优化：AI 分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 帮助在社交媒体上找到目标客户群体，精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 分析观众行为，优化直播和视频内容，提高观众参与度和转化率。

电商智能体在品牌卖点提炼和搜索方面有以下应用： 在品牌卖点提炼中： 智能体的构建中，对结构的理解和控制至关重要。品牌卖点提炼助手本质是办公助手，能为有营销思维的团队提供思路，提高团队效率。 实际搭建要根据公司业态调整，如电商产品，线上触点有淘系、京东系电商平台和抖音、小红书等兴趣电商内容平台，线下触点包括产品包装、包裹、卡、说明书等，人员触点有销售人员、主播、售后、客服等。 遵循营销管理流程构建智能体结构，保证输出准确，通过调整提示词提升某部分信息准确度，但注意营销管理的结构化提示词中不要依赖举例，以免限制 AI 创造性思维。 在电商搜索中： 以“什么值得买”智能体为例，用户输入“我想买个笔记本电脑”，智能体会提取关键词，通过 API 检索商品信息，与提示词组装成上下文请求大模型回答，成为电商导购类垂直搜索应用，提升商品推荐效果。 工作流 Workflow 可理解为多智能体协作，通过多个智能体组装解决复杂场景搜索问题，如给新产品取名，涉及多个步骤和智能体，还需要调度中枢协调工作和做决策。 此外，还有“买买买！💥产品买点提炼神器强化版🚀”智能体，专注市场营销，能帮助用户从产品出发挖掘卖点并转化为买点，生成小红书文案和抖音短视频脚本，并保存至飞书文档。

以下是生成电商带货视频的详细步骤： 一、用 ChatGPT 生成短视频选题文案 1. 表明身份 2. 描述需求 3. 提出回答要求，以美妆行业为例展开 二、用 ChatGPT 生产短视频文案 将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成短视频文案 三、生成虚拟数字人短视频 1. 第一步：打开网站（要科学）https://studio.did.com/editor 2. 第二步：输入内容选项，在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，可更换想要的头像，选择不同的国家和声音 3. 第三步：点击右上角的 Create Video，等待生成 四、虚拟数字人结合产品做视频 1. 第一步：添加产品/介绍背景，可使用自己的视频/图片素材，也可根据搜索添加 2. 第二步：扣像结合背景，在剪映中把数字人扣下来，导入视频，点击画面选择抠像，点击智能扣像，调整到合适的大小和位置 3. 第三步：添加字幕和音乐，智能识别字幕，可搜索添加音乐或手动添加喜欢的音乐 此外，还有以下相关信息： 《AI 数字人上岗，带货本地生活电商，一个月多赚 3 万》的案例，教程详细，来自生财项目社：https://mp.weixin.qq.com/s/OIjVIV2Hv0xV6eFU9m6ngw AnchorCrafter 是打造“电商带货”风格视频的利器，强调人物互动，优化细节表现，输出多样性提升。详细介绍：

Coze 能对电商工作起到以下提升作用： 1. 个性化邮件发送：市场团队可以利用 Coze 的工作流，将客户名单作为输入数组，通过循环节点依次为每位客户生成定制化邮件，在几分钟内完成邮件发送，避免重复劳动。 2. 商品评价分析：运营团队能够把电商平台的商品评价数据作为输入数组，使用循环节点逐一分析，计算好评率和差评率，并生成总结报告。原本耗时 2 3 小时的人工作业可缩短到几分钟，同时避免出错。 Coze 的工作流具有以下特点： 1. 可视化：允许用户通过可视化的方式组合各种功能模块，如插件、大语言模型、代码块等，从而实现复杂和稳定的业务流程编排。 2. 低代码：工作流的创建和编辑可以通过可视化的拖拽界面完成，无需编写代码，大大降低了工作流搭建的门槛。 3. 功能丰富：支持丰富的功能模块，包括调用大语言模型进行文本生成、调用插件进行数据处理等，用户可根据需求灵活组合。 4. 集成性强：创建好的工作流可以直接集成到 Coze 的聊天机器人中使用，实现复杂的业务逻辑。 循环节点是自动化流程的重要组成部分，通常分为数组循环、指定次数循环和无限循环三种核心模式。数组循环适用于对一组有序数据逐条处理的场景，是自动化流程中最常见的一种模式，能够高效地逐条执行重复性操作。

以下是为您提供的学习 AI 以提高电商产品图设计效率和品质的建议： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速获取关键信息，如受欢迎的产品、价格区间和销量等，以便在设计中更好地把握方向。 2. 关键词优化：借助 AI 分析和推荐高流量、高转化的关键词，优化产品图的标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：使用 AI 设计工具，根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局，为产品图的展示提供良好的框架。 4. 内容生成：利用 AI 文案工具撰写有说服力的产品描述和营销文案，与产品图相互配合，提高转化率。 5. 图像识别和优化：运用 AI 图像识别技术选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点，吸引顾客。 6. 价格策略：通过 AI 分析不同价格点对销量的影响，制定合理的价格策略，在产品图中体现价格优势。 7. 客户反馈分析：借助 AI 分析客户评价和反馈，了解客户需求，优化产品图和服务。 8. 个性化推荐：利用 AI 根据用户的购买历史和偏好提供个性化的产品推荐，在产品图设计中突出个性化元素。 9. 工具能力提升：对现有 AI 工具进行严格评估和选型，确保其能提供标准化输出和一致性体验，提升设计质量和速度。 10. 工作流程优化：将 AI 深入到日常设计流程中，形成新的工作方式与流程，针对 AI 的特性优化每一个环节，实现效率和创意品质的最大化。 同时，您还可以参考以下成功案例： 1. Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场的三等奖作品，为电商卖家提供全面的图片处理服务，包括 AI 商品图、AI 场景图、AI 模特、AI 素材、AI 海报等。利用先进 AI 技术，帮助卖家无需专业设计经验即可创作出独特且充满想象力的优质素材，且创作素材可商用，有助于提升商品出单率。 2. 大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践报告中提到，未来设计师要具备持续的学习习惯，将 AI 深入日常设计流程，设计团队要制定并执行明确的 AI 融合策略等。 总之，随着技术的不断进步，AI 在视觉设计领域将扮演更重要的角色，为您创造更多的可能性。

对于快手个体箱包电商，AI 可以提供以下帮助： 1. 电商优化：分析销售数据，为您提供增长策略，帮助您了解箱包的销售趋势、客户喜好等，从而优化产品选择和营销策略。 2. 数据处理：收集、清理和分析与您电商业务相关的数据，并以图表、仪表盘等直观方式呈现，让您更清晰地了解业务状况。 3. 商业决策支持：进行市场分析和竞争对手研究，为您的业务发展提供决策依据。 以下是一些相关的案例： 1. 在“Show Me 扣子 AI 挑战赛大消费行业专场”中，有帮助企业快速建立产品智能客服体系的作品，通过用户意图识别、知识库检索答案等方式提升用户体验和客服人效，提高回答准确率，降低企业商用 AI 客服门槛。 2. 还有为中小型消费品企业提供销售订单管理的作品，智能识别和提取销售订单信息并存储至飞书多维表格，降低时间和人力成本，省去昂贵的 ERP 系统购买费用。 3. 面向亚马逊卖家的自动化处理和分析商品负面评论的服务，生成深度洞察报告，帮助卖家快速识别产品问题并改进，提高客户满意度、减少退货率、增加复购率和提升品牌形象。

layer_xl_bg2ble.safetensors、layer_xl_transparent_conv.safetensors、vae_transparent_encoder.safetensors 这类文件可能是大模型的一部分，也可能是 Lora 模型。 在 AI 模型中： 基础模型（英文名 Checkpoint）是生图必需的，任何生图操作必须要选定一个基础模型才能开始。 Lora 是低阶自适应模型，可以理解为基础模型的小插件，生图时可有可无，但在控制面部、材质、物品等细节方面有明显价值。 同时，VAE 是个编码器，功能类似于滤镜，可调整生图的饱和度。